一种基于偏微分方程的形态学边缘检测新方法

提出一种基于偏微分方程(PDE)的形态学腐蚀算子．在边缘检测中，直接对原图像求取一阶差分，利用该形态学腐蚀算子增强边缘梯度、降低噪声的影响，突破了传统的先低通滤波后计算梯度的边缘检测思路．形态学运算不会带来边缘位置的偏移，因此能够对图像的边缘准确定位，同时具有抗噪性．将新方法的边缘检测性能和Canny算子、Log算子做了比较，结果表明提出的边缘定位方法更加准确，具有更好的抗噪性能．     

无人机快速航迹规划算法

基于快速搜索树提出了一种快速高效同时具有鲁棒性的航迹规划算法.该算法主要包括3部分:选择采样点、搜索扩展树上距采样点最近的节点和扩展节点.首先产生采样点,以一定概率选取目标点作为采样点来提高航迹的质量和规划速度;然后找出搜索树上距采样点最近的节点;最后扩展节点,扩展节点时把航迹约束条件结合到节点扩展过程中,保证了航迹的可行性.这个过程不断迭代,直到找到目标点.仿真结果显示本方法能快速找到近似最优解并且对规划环境有一定的鲁棒性.     

大学生进入课题组是提高大学生创新能力的重要途径

改革开放以来,我国的高等教育在数量及质量方面均得到了飞速的发展。然而,与发达国家比较,我们所培养的大学生在科研能力,创新能力方面人存在不小差距。本文针对在我国高校中存在＂重识记,轻创新＂、＂重内容,轻方法＂、＂高分低能＂以及用人单位所反映的＂动手能力差＂等现象进行分析,并结合近年来我们进行大学生进入课题组的实践,探索提高大学生科研能力的途径与方法。     

基于图像直方图的一维不变矩研究

由于基准日与实测图之间存在灰度变化，基于灰度不变矩的匹配方法不能满足实际匹配的要求．图像灰度变化时，对应的直方图基本形状保持不变．据此定义了基于直方围的一维不变矩，并提出基于直方图不变矩的匹配方法．由于直方图不变矩是基于一维矩的定义，运算时间大大减少．     

带参数校正模型的三维超声重建算法

在采用旋转扫描的三维超声系统中,基于传统的三维重建算法提出了一种带校正参数模型的三维重建算法.通过引入该参数模型,更加准确地描述了用于三维重建的二维序列图像的空间位置,从而可获得更高重建精度和更小几何变形的三维超声图像.校正参数模型通过参数优化的方法获得.该方法在模拟数据和实际三维超声数据中获得了验证,与传统三维重建方法相比,具有更高的重建精度,为在低制造精度下获得高精度三维超声图像提供了一种有效手段.     

基于流形学习和流形高阶近似的图像距离度量

为克服切距离方法的不足,提出了流形高阶近似距离（HMD）.HMD度量方法通过最大差异延展方法（MVU）学习出非线性图像流形的内蕴变量,然后在原型图像处用基于流形高阶泰勒展开式的非线性曲面来局部近似图像流形.HMD定义为待识别图像与图像流形的高阶近似曲面间的最小距离,通过计算待识别图像与图像流形上多个基准图像间的HMD距离能够实现图像的分类和识别.人脸识别和手写数字识别的结果表明：HMD距离在识别精度和稳定性上要优于切距离和当前一些典型的图像距离度量方法.     

基于神经网络测试码生成的一个鲁棒算法

针对基于组合电路神经网络模型进行测试码生成,提出了一个对神经元连接权值不敏感的鲁棒算法——改进的遗传算法．它克服了运用概率松驰搜索算法求解测试矢量时,神经元之间连接权值的选择影响测试结果的缺陷,增强了测试码的鲁棒性．该算法对不同的连接权值都能得到满意的测试结果     

大学生二课、实习与毕业设计一体化研究实践探索

建国以来,特别是改革开放以来,我国的高等教育在数量及质量方面都取得了飞速的发展。然而,与发达国家比较,我们所培养大学生的科研能力,尤其是创新能力,仍然存在较大差距。本文旨在针对在我国高校中存在“重识记,轻创新”、“重内容,轻方法”、“高分低能”以及用人单位所反映的大学毕业生存在“动手能力差”等现象进行剖析,并结合近年来我们进行的大学生二科、实习与毕业设计一体化研究实践,探索提高大学生创新能力的新方法与新途径。     

基于内点保留的二值图像细化算法

提出一种基于内点保留的并行细化算法，与一般基于边缘点去除的细化算法比较，它具有运算速度快，程序简单，便于硬件实现，能够完整地保存图像的拓朴结构，所获得的骨架对称性好等优点。在ＩＩＳ图像处理系统上进行了初步实验，结果表明，所提出的二值图象细化方法为解决二值图像细化问题开辟了一条新途径。